2025年4月19日，2025北京亦庄人形机器人半程马拉松举行。“N2” 机器人紧随出场。图源：视觉中国
文丨饶富英
编辑丨叶锦言
出品丨深网·腾讯新闻小满工作室
4月19日，在北京亦庄南海子公园举行的机器人半程马拉松比赛上，杀出了一匹“黑马”。
本次比赛共有20多支人形机器人赛队参赛，比拼21.0975公里的赛程。在经过充电换机、陪跑、“掉头”、使用降温喷雾降温等一系列令人啼笑皆非的支援措施后，冠亚军角逐而出。最终“天工Ultra”荣获冠军，松延动力的人形机器人N2获得亚军。
“天工Ultra”由北京人形机器人创新中心研发，背靠多家科技企事业单位，包括优必选、小米机器人、京城机电等，可谓是集结了各方势力。和有强大后援团的“天工Ultra”相比，亚军背后的身份则稍显“逊色”。
排名第二的机器人N2来自松延动力，这是一家2023年才成立的机器人公司，创始人姜哲源出生于1998年，在清华读博的第三年，他选择退学创立机器人公司，专注于人形机器人及具身智能技术研发。
比赛的结果也出乎姜哲源的意料。他提到一开始的期许是“只要能完赛就算赢”，最终亚军的成绩在意料之外。这场比赛将松延动力推至人形机器人舞台中央。获得巨大曝光后，订单和投资人都络绎而来。面对突然降临的“泼天流量”，姜哲源笑笑说是“甜蜜的烦恼”。
姜哲源表示，过往大众对机器人的了解更多停留在各家公司的营销层面，这次比赛很好地让大众看到不同公司的真正实力，也认识到视频和现实之间的差距。一场马拉松对机器人而言，是算法、硬件等方面的综合竞技，能有效测试机器的可靠性。
N2的定价为3.99万元，被称为“全球最便宜的高性能人形机器人”。面对当下不少人对机器人行业过早商业化的质疑，姜哲源给出了比较现实的回应：一家公司首先要挣钱养活自己，才有资格去谈论星辰大海。作为一家初创公司，姜哲源依然希望公司能尽快实现现金流转正。
“我们判断2025年比2024年出货量是会有一个量级的增长，全球范围内会有数家企业人形机器人的年出货量跨过千台大关，主要集中在科研、导览展览、数据采集和工厂试用等场景。”松延动力投资机构首程控股（0697.HK）旗下首程资本管理合伙人朱方文表示。
朱方文认为：“机器人企业经过不到2年的时间，单个企业实现千台以上的出货，这是非常大的进步。但我们也认为人形机器人的发展大概率要经历技术周期的迭代，过程中会有起伏。尤其是上肢操作，现阶段技术路线尚未收敛，需要算法、模型、硬件、数据等各要素的耦合进步。”
4月22日下午，我们在松延动力公司见到了姜哲源，近距离接触了N2及其研发、测试环境，以下是松延动力创始人姜哲源和《深网》等沟通的内容整理：
为什么要让机器人跑一场马拉松？
问：机器人马拉松比赛对整个行业的意义在哪里？
姜哲源：马拉松可能是全球第一次真正把机器人拉到同一个竞技场上的比赛，公开揭开所有的遮羞布，让大家看到机器人公司真实发展的情况。这次比赛后，大家会发现很多是活在视频里面，跟真实世界中的机器人还是存在一定的差距。对于整个行业而言，马拉松是一个借助公众关注让机器人公司提高自己产品可靠性的机会，
对我们来说，马拉松最难的不是算法，而是硬件的可靠性。我们硬件在跑步的过程中其实出过问题，大家也看到像旋风小子中间还出现过头掉、过热的情况，需要跟着用降温喷雾对机器人进行降温，所以说我们的硬件可靠性还是有提升空间。
我相信整个行业都应该意识到了这件事情，现在所有机器人公司的工程师们一定是在加班加点去提升可靠性。马拉松会把机器人的可靠性在几个月的时间里提升到一个新的高度，中国整个机器人产品的可靠性和稳定性，都会有一个很大的跃升。
只有主动让机器人将问题暴露出来，才能提升产品的可靠性。这样对于后续公司的商业化也有好处，不需要出现大规模召回，减少售后投入。
问：这次马拉松比赛的结果有达到你的预期吗？
姜哲源：最开始我和所有人说的是，只要能完赛就算赢，不用非得拿出名次，我是真没想到能拿到第二名。今天一上午，我们的同事就收到了几十台机器人的定金，包括一些投资机构也找了过来，表达了投资意愿，这些都超过了我预期。
问：研发N2花了多长时间？训练它参加马拉松要多久？
姜哲源：在去年的世界机器人大会上，我们的机器人在可靠性方面出了一些问题。所以大会结束后，我们正式成立N2项目，想要一次性把事情做对，把结构的稳定性提高到一个新的水平。
今年年初样机就做出来了，中间花了大概两三个月的时间。有了样机，一开年我们就开始准备“空翻”“组合拳”等动作的研发，空翻是我们开年来的第一仗。大概3月中下旬，我们才开始投入到马拉松研发当中，准备了一个月左右的时间。
我们是小公司，人力也并不多。因此为马拉松的准备其实在人力、资源各方面的投入并不多。
问：为什么很多公司都在测试后空翻？
姜哲源：因为后空翻是最难的，它是全线的考验，从结构的稳定性到爆发力，到算法的成熟度，以及机器人电池的放电能力等，所有的一切都是巨大的考验，我们测试的时候就摔了几十次。比如翻到一半跌下来怎么办？这其实对硬件的可靠性要求就很高。
问：马拉松考验的是机器人的哪些能力？
姜哲源：最重要的是考验可靠性和稳定性，让机器人跑21公里，软硬件和算法的可靠性都要非常高。第二是考验算法极限速度的能力，即机器人能跑多快、能持续跑多快，其次还要考虑硬件的爆发力，如果硬件本身的性能不足以支撑高速运行，机器人的速度也会受到限制。
问：其他公司的人形机器人1米7左右高，为什么你们会选择做一个小朋友的造型？
姜哲源：其实现在真正卖得好的是小尺寸的机器人，首先从用户价值出发，用户其实不需要全尺寸的机器人，全尺寸除了大没有别的实际作用。全尺寸能干的事情基本小尺寸都能干，因为现在基本上就是走路、挥手这些功能。
其次全尺寸的成本也显著高于小尺寸。第三是全尺寸摔倒的后果会是灾难性，一个五六十公斤的机器人砸地上很危险，但是小尺寸摔一下其实还好。所以从这几点出发，我们觉得小尺寸更适合商业化。
但是在某些特定场景下，比如导游场景，结合仿生点的机器人可能对用户会更有吸引力。这种情况下，我们也会开发自己的全尺寸机器人。总之，我们一切从用户需求出发，用户需要什么我们就造什么，而不是按根据自己的喜好来。虽然大家可能会更喜欢全尺寸机器人，但从短期商业化角度来看，全尺寸机器人的用户价值不如小尺寸机器人。
问：为什么现在业内的一些机器人仍要通过遥控的方式进行控制？
姜哲源：我想澄清一个误区，用不用遥控器跟机器人的技术关系不大。跑步跑得好不好跟有没有用遥控器是两码事，跑得好也可以用遥控器，跑得不好的也可以不用遥控器。遥控更多关系的是自动驾驶的技术，像是你开车是用手开还是自动驾驶，这两个技术之间是完全不同的概念。
对机器人进行语音控制其实很简单，所以大家不要有误区，遥控器并不是评判人形机器人公司技术好坏的核心要素，这主要是评判一家公司自动驾驶能力的要素。
机器人离真正的应用落地还有多远？
问：为什么现在很多机器人演示时可以空翻和表演，但是用户买来后只能做一些基础工作？
姜哲源：很多动作确实活在公司的视频里，不会交付给客户，但并不意味着动作是假的。可能是动作目前的稳定性不够，或者是担心对客户造成安全隐患。这些动作还不确定对硬件有多大的损伤，需要通过研究和测试才知道，测明白了才能放心交付给用户。
问：人形机器人离真正应用落地的周期很长，公司也才发展一年半，为什么现在这么早就开始做商业化？
姜哲源：从历史上来看，会发现很少公司一直靠不断融资最后做成一家伟大的公司，这也不符合基本的商业逻辑。如果是靠融资养活，这样的企业一定会受环境波动影响，今年可能具身很受关注，明后年如果不受关注的话，你就会看着这行一点点走低，甚至知道自己哪天“死”，我们不希望发生这种情况。
一家公司首先要成为有利润的公司，能实现正常现金流，能挣钱养活自己的公司，才算是一个健康的企业，只有实现这个我们才有资格去谈星辰大海。
现在让机器人进入家庭干活肯定还早，把机器人买回家肯定会有一堆负面新闻，因为根本没法干活，像是买了一坨废铁回来。但在教育、文旅等场景下机器人已经可以用起来。
我们的产量是一年一两千台，这样的产能主要是在打磨我们后续量产交付的能力，我们在努力打通整个公司商业化的闭环，从研发到生产到销售，再到售后反馈。打通后让闭环越转越好，直到我们实现技术突破，再让机器走进家里面，我们这个公司就实现了大成。
问：你觉得机器人领域现在进入淘汰赛了吗？
姜哲源：是否进入淘汰赛我不好评估，可能一些投资人会比我更好评估。但以我的观点来看，这其实是一个足够大的赛道，也能够长期容下更多玩家。现在整个行业应该考虑的是如何一起把蛋糕做大，而不是说怎么样卷死对手。
另外我再替我们的友商宇树澄清一下，现在黑宇树的比较多，其实人家说的是真实情况，他们不是自己来参赛，是客户拿他们自己的算法参赛，如果是宇树自己的算法投入参赛的话，我相信一定能拿好名次。宇树其实挺牛，我觉得他们做的相当不错。
问：你觉得宇树牛在哪？
姜哲源：他们产品的稳定性确实非常高，算法做得也非常牛。算法无论稳定性还是运控效果都很好。公司的现金流也很健康。所以我觉得宇树是一家健康且产品好，并且专注技术研究的公司，我们还是很尊重这样的友商。
问：大家其实对人形机器人的期待更高，希望它不只是停留在娱乐或简单陪伴的阶段，假如它要真正达到初期的商业化落地，现在存在的最大技术难点是什么？
姜哲源：人形机器人现在进家干活，最大的难点在于泛化性。实验室里我们看到很多惊艳的demo，像机器人洗衣做饭、叠被子、叠衣服，在实验室里都okay，但是当这些机器人进入家庭环境的时候就不太行。机器人这种靠数据驱动的算法在泛化性上其实会存在一些问题。
举个简单的例子：如果机器人能拿起一个红色杯子，也能拿起一个绿色杯子，那说明它的泛化能力还不错。但如果拿起绿色杯子的成功率下降，那就说明泛化性还有问题。
现在整个赛道其实普遍缺乏足够的泛化性，大家都在努力克服这个难题。而泛化性的关键支撑在于数据。没有足够海量且多样化的数据，很难实现真正的泛化。
我们也看到无论是政府还是企业，都在积极投入资源生产数据，其实是在为下一阶段的发展做铺垫，先打下数据基础，才能真正进家。大概在3-5年时间里，数据的积累能够达到一个不错的程度，算法相对来说也能快速落地。
问：现在人形机器人通过什么方式进行数据采集？会遇到什么样的挑战？
姜哲源：数据采集目前主要分为两大类：仿真采集和真机采集。我们暂时不考虑仿真数据，因为仿真只能解决部分问题，不能解决所有问题。目前物理仿真技术里只有刚体模拟还可以，但是软体和流体的仿真效果不太行。
我举个例子，用仿真器模拟西红柿炒鸡蛋的过程其实很困难，从蛋清和蛋黄的混合，到蛋液如何从液态变为固态的过程，要通过仿真的方式仿出来很难，这是一个诺贝尔奖级别的难题。所以从这个角度上来说，仿真不是理想的数据采集方式，至少不是最终方案。
另一类是真机采集，也就是通过实际操作机器人来采集数据。真机采集主要有两种方式：一种是遥控操作，即人控制机器人完成任务来获取数据。这种方式成本较高，因为每套采集设备都需要包含一个人形机器人。另一种是我们正在采用的“UMI”方法，通过手持式夹爪完成采集，我们也有在做自己的采集设备，后续会进行规模化的采集。
问：接下来会对具体的应用场景进行研发吗？
姜哲源：我们只卖标准化产品，不做定制开发。针对不同场景的研发需求，我们交给集成商和生态合作伙伴来完成。因为我们公司现在确实很小，快速扩张不利于商业化、现金流和管理。我们专注于做好标准化产品，再考虑行业拓展。数据上我们也主要关注家庭场景，不涉及工业场景。我们会更倾向于打造通用型的机器人。
核心竞争力与现实挑战
问：2023年你选择博士辍学创业，你创业的初心是什么？
姜哲源：我高中的时候就想创业，被我爸摁住了，他让我老老实实高考，只要能顺利毕业，后面创业他会支持我。这次我爸就给我掏了笔钱。我觉得创业是在开放世界做开放任务，完全open，你可以做任何法律以内的事情。在这种没有任何束缚的情况下，比较能发挥一个人真正的能力。
上学、考试、包括工作，都是别人给你设定好的赛道，你在这条赛道里往前跑就行，看谁跑的更快，拼的维度比较单一，但创业是一个多维竞争的事情。无论是商业化还是技术上的成功，路径多元，你可以想更多新奇的点子，所以我觉得创业更有意思。
问：这几年行业的发展和你的预期相符吗？有哪些是超出预期的地方？
姜哲源：其实赛道的热度一直超过预期。早在2023年创业的时候，我们每次融资都以为是最后一轮，但每轮之后都有新机构愿意加码，每一轮都是新的开始。我们后来复盘，发现从底层逻辑出发其实也合理，因为人形机器人和具身智能赛道一定是一个长期难而正确的事情，所以持续获得关注、吸引投资也是合理的事情。
另外，整个赛道的技术进步速度也是显著超预期。2023年的世界机器人大会上，能走路的人形机器人凤毛麟角。我们当时觉得2024年走起来就其实差不多。但是在2024年的世界机器人大会上，机器人已经能跑、能跳，这其实一开始是想象不到的。
包括我们以前觉得像波士顿动力这样的公司是“人类之光”，只能仰望。但现在我们已经能用低成本超越他们的产品，这也超出了我们的预期。
问：产业发展速度快于预期，核心得益于什么？头部玩家的开源对产业的推动有多大？
姜哲源：开源没有任何推动，特斯拉开源的数据我们用了反而还倒退了，而且没有公司会真正把自己的核心竞争力开源出来。速度的提升主要得益于强化体系以及技术路线的切换。最开始，我们采用的是GMP，也就是零力矩点（Zero moment point）的方法。后来逐渐进化为基于模型的数据控制（MPC）。在最近几年，我们完成了从模型层控制到强化学习的切换，直接对整个控制模型进行强化学习。每次切换技术路线的时候，都会产生爆发性技术领域的增长。
问：松延动力做机器人的核心竞争力是什么？
姜哲源：做机器人这件事考验的是体系化的竞争力。机器人是机电和算法深度耦合的系统，长板要长，也不能有短板。如果算法做得特别强，但结构很脆弱，很可能刚走两步就坏了，这样的机器人肯定不行。反过来，如果结构很牛，但算法不过关，可能走两步就摔，甚至根本不会走。
机电和算法深度耦合。比如结构设计出来的东西，需要通过特殊的控制来实现功能，而电路中的元素也和算法紧密相关。所以，这是一项体系化的战斗力，不是考验某个单点能力。解决机器人问题，无论是硬件还是整个系统的控制，都不是解决一个大问题，而是一系列小问题的集合。
问：之前你提到今年的目标是一千台，在现在流量这么大的情况下，目标有新的调整吗？以及真正下订单后，N2的排期会到什么时候？
姜哲源：我们目前已经有700多台订单，这个目标不会调整，因为我们产能就这么些，我们如果大幅度生产的话，可能会出现大规模召回的问题，现在我们没有能力生产那么多机器人，得先把产能爬起来。目前N2是要搭配9台E1下订单才会配送，现在下单10月底交付。
问：现在团队有多少人？是什么样的配置？之后会朝什么方向完善？
姜哲源：我们团队目前有70多人。其中工人占多数，其余成员包括算法、硬件及软件小组。
公司从创业到现在，有一点我觉得没做好，我的组织建设其实是通过查漏补缺的方式建起来的，哪里缺人就补哪里，这种方式不太好。正确的做法应该是先从整体上规划组织架构，明确从研发到生产、交付、销售、售后等各个环节需要哪些岗位，先搭建好框架，再根据框架去补充人员，而不是像我们这样缺哪补哪。
所以现在我得先把这个事情梳理好。然后目前研发团队人手也不够，今年还要重点补充交付、售后和生产方面的人才。
